CN113077083B - 一种基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法 - Google Patents

一种基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法，方法包括：通过MODIS卫星获取气溶胶光学厚度AOD和增强型植被指数EVI；对增强型植被指数EVI进行预处理；通过气象站点获取与等值附盐密度ESDD相关的气象参数数据,对气象参数数据进行预处理；对气象参数数据、气溶胶光学厚度AOD和增强型植被指数EVI进行主成分分析；利用人工神经网络对主要变量进行分类，得到污秽空间预测图；建立ESDD预测模型，输入为主要变量的预测量化数据，输出为ESDD的预测值，并评估ESDD预测模型的精度；根据ESDD的预测值，绘制污秽空间分级图。本申请基于多源卫星遥感数据，采用多源遥感数据和实测数据建模得到污秽状况图。

Description

一种基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法
技术领域
本申请涉及大气遥感领域，尤其涉及一种基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法。
背景技术
随着我国经济的迅速发展和城市化的进程加快，大气污染加剧，使得我国目前变电站和输线线路存在严重的污秽问题。因为电力污秽引起的绝缘子失效而导致大面积的污闪事件也越来越频繁。
近年来，随着卫星遥感技术的发展可以获取高时间分辨率，空间分辨率和覆盖面积广的气溶胶光学厚度(AOD)。AOD是气溶胶最重要的参数之一，用来表征大气污染程度的物理量。当某地区的AOD值越高，说明这个地区越可能出现严重的污秽。研究区的污秽等级一般按照盐密值进行分类，等值附盐密度(ESDD)是指绝缘子表面的污秽层可以溶解的成分。我们结合AOD数据地面的空气质量检测站点的PM2.5，PM10和SO2等数据，可以高效快速的监测大范围的污秽情况。
目前地面的监测污秽站点分布不均，导致不能及时有效的反映区域的污秽情况。单纯的依靠人工测量得到的电力污秽图费时费力，且受人的主观判断影响，不能准确的反映输电区域的污秽情况。由于上述等多方面的原因的影响，现存的污秽图更新效率低，不能及时的反映变电站和输电线路的会染污堆积情况。所以，寻找一种高效且低成本的技术来监测污秽分布并生成污秽分布图是十分必要的。
发明内容
本申请提供了一种基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法，以解决人工测量实现困难、准确度低和效率低的问题。
一种基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法，方法包括：
通过MODIS卫星获取气溶胶光学厚度AOD和增强型植被指数EVI；
对所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI进行拼接、裁剪和定义地理坐标系；
对所述增强型植被指数EVI进行预处理，使所述增强型植被指数EVI的空间分辨率和时间分辨率与所述气溶胶光学厚度AOD的空间分辨率和时间分辨率一致；
通过气象站点获取与等值附盐密度ESDD相关的气象参数数据,对所述气象参数数据进行预处理，使所述气象参数数据的空间分辨率与所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI的空间分辨率保持一致；
对所述气象参数数据、所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI进行主成分分析，得到影响所述等值附盐密度ESDD的主要变量；
利用人工神经网络对所述主要变量进行分类，得到污秽空间预测图；
建立ESDD预测模型，输入为所述主要变量的预测数据，输出为ESDD的预测值，并评估所述ESDD预测模型的精度；
根据所述ESDD的预测值，绘制污秽空间分级图。
进一步地，所述对所述气溶胶光学厚度AOD和增强型植被指数EVI进行拼接、裁剪和定义地理坐标系，具体为：
利用MRT工具对所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI进行拼接；
将所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI的数据格式转换为带有地理坐标系的TIFF格式；
利用研究区的shapefile文件裁剪出所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI的研究区。
进一步地，所述对所述增强型植被指数EVI进行预处理，具体为：
对所述增强型植被指数EVI进行重采样，使所述增强型植被指数EVI的空间分辨率与所述气溶胶光学厚度AOD的空间分辨率一致；
对所述增强型植被指数EVI进行拉格朗日插值，使所述增强型植被指数EVI的时间分辨率与所述气溶胶光学厚度AOD的时间分辨率一致。
进一步地，所述对所述气象参数数据进行预处理，具体为：
利用克里金插值将所述气象参数数据转化为面状数据，所述克里金插值公式为：
Figure BDA0002994071510000021
其中，
Figure BDA0002994071510000022
是点(x0，y0)处的估计值，所述点(x0，y0)对应的气象参数数据是未知的，zi是点(xi，yi)处的真实值，所述点(xi，yi)为所述气象参数数据对应的点，λi是权重系数，λi同时满足估计值与真实值之间的差最小和无偏估计的条件。
进一步地，所述利用人工神经网络对所述主要变量进行分类，具体为：
所述人工神经网络包括输入层、隐含层和输出层；
所述人工神经网络的训练过程包括传播阶段和后向传播阶段；
所述后向传播阶段对误差进行调整，当误差满足预设条件时，将结果输入到输出层；
根据输出值和预设误差的关系，判断所述主要变量类别。
进一步地，所述建立ESDD预测模型，具体为：
探究基于长时间序列的所述主要变量和等值附盐密度ESDD之间的关系，得到所述ESDD预测模型。
进一步地，所述评估所述ESDD预测模型的精度，具体为：
利用十折交叉验证的方法对所述ESDD预测模型的精度进行验证。
进一步地，根据所述ESDD的预测值，绘制污秽空间分级图，具体为：
根据所述ESDD的预测值，利用Arcgi s软件绘制污秽分布空间图。
本发明产生的有益效果是：本发明基于多源卫星遥感数据，采用长时间序列的多源遥感数据和实测数据建模得到污秽区定量预测模型，采用主成分分析和神经网络得到研究区的污秽定性预测图。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请一种基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法的流程示意图；
图2为本申请不同污秽等级下的污湿特征；
图3为本申请人工神经网络示意图的结构示意图。
具体实施方式
参见图1，为本申请一种基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法的流程示意图，参见图1，本申请基于卫星遥感图像的处理，卫星数据和地面数据的结合和污秽图的生成等步骤，提供了一种基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法,所述方法包括：
通过MODIS卫星获取气溶胶光学厚度AOD和增强型植被指数EVI；
对所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI进行拼接、裁剪和定义地理坐标系；
获取MODIS高时间分辨率和高空间分辨率(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)的日均气溶胶光学厚度AOD数据(MOD04)。当研究区处于不同的区域，需要利用MRT工具进行拼接。下载的气溶胶光学厚度AOD数据格式为HDF格式，需要转为带地理坐标系的TIFF格式。利用研究区的shapefile文件裁剪出气溶胶光学厚度AOD数据的研究区。
获取MODIS的16天时间分辨率和500m空间分辨率的MOD13数据，提取出数据集中的增强型植被指数EVI数据。与步骤S1的方法一样。使用MRT工具将包含研究区的增强型植被指数EVI数据进行拼接，并定义地理坐标系，把HDF格式转为TIFF格式。
利用MRT工具对所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI进行拼接；
将所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI的数据格式转换为带有地理坐标系的TIFF格式；
利用研究区的shapefile文件裁剪出所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI的研究区。
对所述增强型植被指数EVI进行预处理，使所述增强型植被指数EVI的空间分辨率和时间分辨率与所述气溶胶光学厚度AOD的空间分辨率和时间分辨率一致；
EVI数据的空间分辨率可以重采样与AOD数据的空间分辨率一致。为了获取的气象站的污染气体和AOD数据的一致的时间分辨率。采用拉格朗日插值法把EVI数据的时间分辨率从16天重采样为1天。拉格朗日插值的原理是：
若现在有给定的n+1个点，分别是(x0，y0)，…(xn，yn),对应的拉格朗日插值多项式为：
Figure BDA0002994071510000041
lj(x)为拉格朗日基本多项式，其表达式为：
Figure BDA0002994071510000042
对所述增强型植被指数EVI进行重采样，使所述增强型植被指数EVI的空间分辨率与所述气溶胶光学厚度AOD的空间分辨率一致；
对所述增强型植被指数EVI进行拉格朗日插值，使所述增强型植被指数EVI的时间分辨率与所述气溶胶光学厚度AOD的时间分辨率一致。
通过气象站点获取与等值附盐密度ESDD相关的气象参数数据,对所述气象参数数据进行预处理，使所述气象参数数据的空间分辨率与所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI的空间分辨率保持一致；
获取气象站点的日均PM2.5，PM10，SO2，CO和降水量，风速等日均数据，使用克里金插值为面状数据。克里金插值的原理为：
Figure BDA0002994071510000043
其中，
Figure BDA0002994071510000044
是点(x0，y0)处的估计值，即zo＝z(xo,y0)。λi是权重系数，权重系数需要同时满足估计值与真实值之间的差最小和无偏估计的条件，即
Figure BDA0002994071510000051
Figure BDA0002994071510000052
对所述气象参数数据、所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI进行主成分分析，得到影响所述等值附盐密度ESDD的主要变量；
由于输入的变量类别多，数据量大，采用基于主成分分析的方法挑选出对ESDD数据影响的主要的变量。
利用人工神经网络对所述主要变量进行分类，得到污秽空间预测图；
利用神经网络分类器对主要变量进行分类，得到污秽图的空间预测图。图3为本申请人工神经网络示意图的结构示意图，神经网络分类的原理如图3所示，人工神经网络一般包括一个输入层，一个隐含层，一个输出层。
在实际训练的过程中，人工神经网络主要包括传播和后向传播两个阶段。后向传播相当于误差调整阶段，当调整的误差满足预设条件公式(5)时，将结果输入到输出层。
根据输出值与给定误差(6)或(7)的关系判断属于什么类别。
Figure BDA0002994071510000053
Figure BDA0002994071510000054
所述人工神经网络包括输入层、隐含层和输出层；
所述人工神经网络的训练过程包括传播阶段和后向传播阶段；
所述后向传播阶段对误差进行调整，当误差满足预设条件时，将结果输入到输出层；
根据输出值和预设误差的关系，判断所述主要变量类别。
建立ESDD预测模型，输入为所述主要变量的预测数据，输出为ESDD的预测值，并评估所述ESDD预测模型的精度；
探究基于长时间序列的主要变量与实测ESDD数据之间的关系。得到ESDD数据预测模型，并使用十折交叉验证的方法对模型进行验证。利用估算模型估算目标区域的污秽等级分布图。污秽等级十折交叉验证的思想是把数据分为训练集和测试集两部分。十折交叉验证是选每次选9份数据作为训练集，1份数据作为测试集，如此循环，直到最后输出结果。
根据所述ESDD的预测值，绘制污秽空间分级图。
使用主要变量计算ESDD，在Arcgi s中绘制污秽空间分级图。污秽等级分布如图2所示。
本领域技术人员在考虑说明书和实施例公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由权利要求指出。

Claims (8)

1.一种基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法，其特征在于，所述方法包括：
通过MODIS卫星获取气溶胶光学厚度AOD和增强型植被指数EVI；
对所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI进行拼接、裁剪和定义地理坐标系；
对所述增强型植被指数EVI进行预处理，使所述增强型植被指数EVI的空间分辨率和时间分辨率与所述气溶胶光学厚度AOD的空间分辨率和时间分辨率一致；
通过气象站点获取与等值附盐密度ESDD相关的气象参数数据,对所述气象参数数据进行预处理，使所述气象参数数据的空间分辨率与所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI的空间分辨率保持一致；
对所述气象参数数据、所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI进行主成分分析，得到影响所述等值附盐密度ESDD的主要变量；
利用人工神经网络对所述主要变量进行分类，得到污秽空间预测图；
建立ESDD预测模型，输入为所述主要变量的预测数据，输出为ESDD的预测值，并评估所述ESDD预测模型的精度；
根据所述ESDD的预测值，绘制污秽空间分级图。
2.如权利要求1所述的基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法，其特征在于，所述对所述气溶胶光学厚度AOD和增强型植被指数EVI进行拼接、裁剪和定义地理坐标系，具体为：
利用MRT工具对所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI进行拼接；
将所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI的数据格式转换为带有地理坐标系的TIFF格式；
利用研究区的shapefile文件裁剪出所述气溶胶光学厚度AOD和所述增强型植被指数EVI的研究区。
3.如权利要求1所述的基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法，其特征在于，所述对所述增强型植被指数EVI进行预处理，具体为：
对所述增强型植被指数EVI进行重采样，使所述增强型植被指数EVI的空间分辨率与所述气溶胶光学厚度AOD的空间分辨率一致；
对所述增强型植被指数EVI进行拉格朗日插值，使所述增强型植被指数EVI的时间分辨率与所述气溶胶光学厚度AOD的时间分辨率基本一致。
4.如权利要求1所述的基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法，其特征在于，
所述对所述气象参数数据进行预处理，具体为：
利用克里金插值将所述气象参数数据转化为面状数据，所述克里金插值公式为：
Figure FDA0002994071500000011
其中，
Figure FDA0002994071500000021
是点(x0，y0)处的估计值，所述点(x0，y0)对应的气象参数数据是未知的，zi是点(xi，yi)处的真实值，所述点(xi，yi)为所述气象参数数据对应的点，λi是权重系数，λi同时满足估计值与真实值之间的差最小和无偏估计的条件。
5.如权利要求3所述的基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法，其特征在于，所述利用人工神经网络对所述主要变量进行分类，具体为：
所述人工神经网络包括输入层、隐含层和输出层；
所述人工神经网络的训练过程包括传播阶段和后向传播阶段；
所述后向传播阶段对误差进行调整，当误差满足预设条件时，将结果输入到输出层；
根据输出值和预设误差的关系，判断所述主要变量类别。
6.如权利要求1所述的基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法，其特征在于，所述建立ESDD预测模型，具体为：
探究基于长时间序列的所述主要变量和等值附盐密度ESDD之间的关系，得到所述ESDD预测模型。
7.如权利要求1所述的基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法，其特征在于，所述评估所述ESDD预测模型的精度，具体为：
利用十折交叉验证的方法对所述ESDD预测模型的精度进行验证。
8.如权利要求1所述的基于卫星遥感技术的污秽状况监测方法，其特征在于，根据所述ESDD的预测值，绘制污秽空间分级图，具体为：
根据所述ESDD的预测值，利用Arcgis软件绘制污秽分布空间图。
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